「任务执行能力」共找到 4802 篇相关文章
Agent RL和智能体自我进化的关键一步: TaskCraft实现复杂智能体任务的自动生成
当前智能体训练缺高质量任务数据，主流数据集依赖人工标注，规模和复杂性受限。OPPO 研究院提出 TaskCraft 框架，能自动生成智能体任务，构建并开源含约 41,000 条任务的数据集，支撑智能体训练评估。
GPT-5.4 发布，OpenClaw 要被替代？OpenAI 新模型会自己用电脑了，还顺手把编程能力拉满
今天，OpenAI 发布 GPT-5.4，将推理、编程和计算机使用能力整合，具备原生电脑操作能力，提升了工具使用效率。它成本降低、幻觉减少、编程能力更强，但 API 价格较高。其或与 OpenClaw 抢夺入口。
豆包 Seed 2.0 来了：字节模型跨越鸿沟
春节前字节发布豆包大模型 2.0，其在 Text 领域进入榜单前十，视觉能力全球第四且成本低。它定位多模态 Agent 模型，有多种能力升级，文中用多个案例展示其强大，还强调字节重原生能力非简单蒸馏。
重新审视SFT的泛化能力：优化动态、数据与模型能力的条件性分析
上海人工智能实验室等联合研究质疑了‘SFT倾向于记忆，RL实现泛化’观点，指出SFT泛化是条件性现象，受优化动态、训练数据、基模型能力影响，还揭示长思维链SFT会带来安全性能退化。
告别Reasoning模型的“灵光一现”，推理能力可控了
当前GPT - 4o、DeepSeek - R1等大模型推理的‘高级操作’随机触发，不可控。研究者受经典推理三要素启发，教会模型三种‘元能力’，经三阶段训练，模型效果提升，让推理能力可控。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型（MLLMs）在图文深度融合推理能力上面临挑战，现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生，它从四大领域精选题目，采用双重过滤机制和细粒度标注体系，评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
从 RLVR 到 RLSVR：开放式任务如何获得可核验奖励
COLM 2026 论文提出 RLSVR 及 SpyRL，把摘要等开放任务变成“谁是卧底”游戏，用投票生成可核验奖励，在多任务有提升，但也暴露代理目标与质量关系、成本等问题。
智谱GLM-5强调的Agentic Engineering能力是什么？｜甲子光年
智谱上线并开源GLM - 5，在Coding与Agent能力上达开源SOTA，刺激股价上涨。它验证了Agentic Engineering可行性，提升能力阈值，但成本阈值也更显性，未来软件工程或分层发展。
装上这个Skill后，Claude Code联网能力直接拉满
Web Access 是给 Claude Code 用的 Skill，装上后 Agent 联网能力大幅提升。它解决了 Claude Code 原有联网工具的问题，有联网工具自动选择、CDP 浏览器操作等能力，还介绍了安装方式和设计哲学。
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代，Test - Time Scaling成提升能力重要方向，但面临效率问题。ATTS提出异步框架，加入共形预测筛选候选路径，实验显示其加速显著，将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。